Aplicación de polarimetría SAR y su sinergia con datos ópticos para mapear cultivos y la humedad del suelo en áreas de llanura

Abstract

El principal objetivo de este proyecto es aplicar técnicas de descomposición polarimétrica sobre imágenes Radar de Abertura Sintética - SAR (SAOCOM 1A - 1B, SENTINEL 1, COSMO SkyMed, etc.) y analizar su sinergia con imágenes ópticas (LANDSAT 8, SENTINEL 2 - 3, etc.) para la clasificación de cultivos y la estimación de la humedad del suelo (HS) próxima a la superficie (10-20 cm), en áreas de llanura. El caso de estudio será el Distrito Sunchales perteneciente al Departamento Castellanos en la Prov. de Santa Fe, Argentina (latitud 30º 57´ S y longitud 61º 33´ O). Para poder alcanzar este objetivo la investigación contendrá tres fases, de las cuales la primera consistirá en aplicar técnicas de descomposición polarimétrica (Freeman-Durden, Entropía-Alfa, etc.) sobre las imágenes SAR que permitan determinar los diferentes mecanismos de dispersión presentes en el área (superficie, volumen, doble rebote, etc.) y a partir de estos proceder a la clasificación de los cultivos. Además, como complemento se calcularán índices de vegetación, tanto sobre las imágenes ópticas (NDVI, SAVI, etc.) como las radares (RVI, VSI, etc.) para contribuir a la discriminación de tales culturas agrícolas analizando de esta manera la sinergia entre ambas imágenes. La segunda fase, residirá en la aplicación de algoritmos de estimación de la HS, entre ellos: el modelo teórico de la pequeña perturbación (X-Bragg) y los modelos semi-empíricos de Dubois y Oh. Por último, la tercera fase consistirá en validar los resultados obtenidos, mediante los datos de campo, y elaborar los mapas temáticos de cobertura de cultivos y de la HS.

The purpose of this project is to apply polarimetric decomposition techniques on Synthetic Aperture Radar images - SAR (SAOCOM 1A - 1B, SENTINEL 1, COSMO SkyMed, etc.) and analyze their synergy with optical images (LANDSAT 8, SENTINEL 2 - 3, etc.) in order to classify crops and estimate soil moisture (HS) close to the surface (10-20 cm) in plain areas. The case study will be the Sunchales District of the Castellanos Department in the Province of Santa Fe, Argentina (latitude 30º 57´ S and longitude 61º 33´ W). The research will consist of three phases. The first one will be based on applying polarimetric decomposition techniques (Freeman-Durden, Entropy-Alpha, etc.) on SAR images in order to determine the different dispersion mechanisms present in the area (surface, volume, double bounce, etc.) for crop classification. Moreover, during this phase we will obtain vegetation indices, both on optical (NDVI, SAVI, etc.) and radar images (RVI, VSI, etc.) to better discriminate such agricultural cultures, and analyze the synergy between both types of images. The second phase will consist in the application of algorithms for HS estimation, such as the theoretical model of the small disturbance (X-Bragg) and the semi-empirical models of Dubois and Oh. Finally, in the third phase we will focus on the validation of the results using field data, as well as the production of thematic maps of crops cover and HS.